Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-08-20T19:17:29Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Diana Cabral.pdf: 7941268 bytes, checksum: 4fda0e3a1cda7182e730ec1bbdd647bc (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-08-24T21:19:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Diana Cabral.pdf: 7941268 bytes, checksum: 4fda0e3a1cda7182e730ec1bbdd647bc (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T21:19:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Diana Cabral.pdf: 7941268 bytes, checksum: 4fda0e3a1cda7182e730ec1bbdd647bc (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / CNPq / Mineração de Opinião baseada em Aspectos pode ser aplicada para extrair informações relevantes expressas por pacientes em comentários textuais sobre medicamentos (por exemplo, reações adversas, eficácia quanto ao uso de um determinado remédio, sintomas e condições do paciente antes usar o medicamento). Este novo domínio de aplicação apresenta desafios, bem como oportunidades de pesquisa em Mineração de Opinião. No entanto, a literatura ainda é escassa sobre métodos para extrair múltiplos aspectos relevantes presentes em análises de fármacos. Nesta tese foi desenvolvido um novo método para extrair e classificar aspectos em comentários opinativos sobre medicamentos. A solução proposta tem duas etapas principais. Na extração de aspectos, um novo método baseado em caminhos de dependência sintática é proposto para extrair pares de opiniões em revisões de medicamento. Um par de opinião é composto por um termo de aspecto associado a um termo opinativo. Na classificação de aspectos, propõe-se um classificador supervisionado baseado em recursos de domínio e de linguística para classificar pares de opinião por tipo de aspecto (por exemplo, Condição clínica, Reação Adversa, Dosagem e Eficácia). Para avaliar o método proposto, foram realizados experimentos em conjuntos de dados relacionados a três diferentes condições clínicas: ADHD, AIDS e Ansiedade. Para o problema de extração foi realizado avaliação comparativa com outros dois métodos, onde o método proposto atingiu resultados competitivos, alcançando precisão de 78% para ADHD, 75,2% para AIDS e 78,7% para Ansiedade. Enquanto para o problema de classificação, resultados promissores foram obtidos nos experimentos e várias questões foram identificadas e discutidas. / Aspect-based opinion mining can be applied to extract relevant information expressed by patients in drug reviews (e.g., adverse reactions, efficacy of a drug, symptoms and conditions of patients). This new domain of application presents challenges as well as opportunities for research in opinion mining. Nevertheless, the literature is still scarce of methods to extract multiple relevant aspects present in drug reviews. In this thesis we propose a new method to extract and classify aspects in drug reviews. The proposed solution has two main steps. In the aspect extraction, a new method based on syntactic dependency paths is proposed to extract opinion pairs in drug reviews, composed by an aspect term associated to opinion term. In the aspect classification, a supervised classifier is proposed based on domain and linguistics resources to classify the opinion pairs by aspect type (e.g., condition, adverse reaction, dosage and effectiveness). In order to evaluate the proposed method we conducted experiments with datasets related to three different diseases: ADHD, AIDS and Anxiety. For the extraction problem, a comparative evaluation was performed with two other methods, the proposed method obtained competitive results, obtained an accuracy of 78% for ADHD, 75.2% for AIDS and 78.7% for Anxiety. For the classification problem, promising results were obtained in the experiments and various issues were identified and discussed.

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-06-12T19:13:14Z No. of bitstreams: 1 Ingo Jost.pdf: 1217467 bytes, checksum: bf67cd6724b1cd182a12a3cd7b5af1eb (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-12T19:13:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ingo Jost.pdf: 1217467 bytes, checksum: bf67cd6724b1cd182a12a3cd7b5af1eb (MD5) Previous issue date: 2015-02-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Deep Learning é uma sub-área de Aprendizado de Máquina que tem obtido resultados sa- tisfatórios em várias áreas de aplicação, implementada por diferentes algoritmos, como Stacked Auto-encoders ou Deep Belief Networks. Este trabalho propõe uma modelagem que aplica uma implementação de um classificador que aborda técnicas de Deep Learning em Mineração de Opiniões, área que tem sido alvo de constantes estudos, dada a necessidade das corporações buscarem a compreensão que clientes possuem de seus produtos ou serviços. O favorecimento do crescimento de Mineração de Opiniões também se dá pelo ambiente colaborativo da Web 2.0, em que várias ferramentas propiciam a emissão de opiniões. Os dados utilizados passaram por um refinamento na etapa de pré-processamento com o intuito de aplicar Deep Learning, da qual uma das principais atribuições é a seleção de características, em dados refinados em vez de dados mais brutos. A promissora tecnologia de Deep Learning combinada com a estratégia de refinamento demonstrou nos experimentos a obtenção de resultados competitivos com outros estudos relacionados e abrem perspectiva de extensão deste trabalho. / Deep Learning is a Machine Learning’s sub-area that have achieved satisfactory results in different application areas, implemented by different algorithms, such as Stacked Auto- encoders or Deep Belief Networks. This work proposes a research that applies a classifier that implements Deep Learning concepts in Opinion Mining, area has been approached by con- stant researches, due the need of corporations seeking the understanding that customers have of your products or services. The Opinion Mining’s growth is favored also by the collaborative Web 2.0 environment, where multiple tools provide issuing opinions. The data used for exper- iments were refined in preprocessing step in order to apply Deep Learning, which it one of the main tasks the feature selection, in refined data, instead of applying Deep Learning in more raw data. The refinement strategy combined with the promising technology of Deep Learning has demonstrated in preliminary experiments the achievement of competitive results with other studies and opens the perspective for extension of this work.

Aspect-based sentiment analysis is the field of study which extracts and interpret the sentiment, usually classified as positive or negative, towards some target or aspect in an opinionated text. This doctoral dissertation details an empirical study of techniques and methods for aspect extraction in aspect-based sentiment analysis with the focus on Portuguese. Three different approaches were explored: frequency-based, relation-based and machine learning. In each one, this work shows a comparative study between a Portuguese and an English corpora and the differences found in applying the approaches. In addition, richer linguistic knowledge is also explored by using syntatic dependencies and semantic roles, leading to better results. This work lead to the establishment of new benchmarks for the aspect extraction in Portuguese. / A análise do sentimento orientada a aspectos é o campo de estudo que extrai e interpreta o sentimento, geralmente classificado como positivo ou negativo, em direção a algum alvo ou aspecto em um texto de opinião. Esta tese de doutorado detalha um estudo empírico de técnicas e métodos para extração de aspectos em análises de sentimentos baseadas em aspectos com foco na língua Portuguesa. Foram exploradas três diferentes abordagens: métodos baseados na frequências, métodos baseados na relação e métodos de aprendizagem de máquina. Em cada abordagem, este trabalho mostra um estudo comparativo entre um córpus para o Português e outro para o Inglês e as diferenças encontradas na aplicação destas abordagens. Além disso, o conhecimento linguístico mais rico também é explorado pelo uso de dependências sintáticas e papéis semânticos, levando a melhores resultados. Este trabalho resultou no estabelecimento de novos padrões de avaliação para a extração de aspectos em Português.

Aspect-based sentiment analysis is the field of study which extracts and interpret the sentiment, usually classified as positive or negative, towards some target or aspect in an opinionated text. This doctoral dissertation details an empirical study of techniques and methods for aspect extraction in aspect-based sentiment analysis with the focus on Portuguese. Three different approaches were explored: frequency-based, relation-based and machine learning. In each one, this work shows a comparative study between a Portuguese and an English corpora and the differences found in applying the approaches. In addition, richer linguistic knowledge is also explored by using syntatic dependencies and semantic roles, leading to better results. This work lead to the establishment of new benchmarks for the aspect extraction in Portuguese. / A análise do sentimento orientada a aspectos é o campo de estudo que extrai e interpreta o sentimento, geralmente classificado como positivo ou negativo, em direção a algum alvo ou aspecto em um texto de opinião. Esta tese de doutorado detalha um estudo empírico de técnicas e métodos para extração de aspectos em análises de sentimentos baseadas em aspectos com foco na língua Portuguesa. Foram exploradas três diferentes abordagens: métodos baseados na frequências, métodos baseados na relação e métodos de aprendizagem de máquina. Em cada abordagem, este trabalho mostra um estudo comparativo entre um córpus para o Português e outro para o Inglês e as diferenças encontradas na aplicação destas abordagens. Além disso, o conhecimento linguístico mais rico também é explorado pelo uso de dependências sintáticas e papéis semânticos, levando a melhores resultados. Este trabalho resultou no estabelecimento de novos padrões de avaliação para a extração de aspectos em Português.

A Mineração de Opiniões é um processo que tem por objetivo extrair as opiniões e suas polaridades de sentimentos expressas em textos em língua natural. Essa área de pesquisa tem ganhado destaque devido ao volume de opiniões que os usuários compartilham na Internet, como revisões em sites de e-commerce, rede sociais e tweets. A Mineração de Opiniões baseada em Aspectos é uma alternativa promissora para analisar a polaridade do sentimento em um maior nível de detalhes. Os métodos tradicionais para extração de aspectos e classificação de sentimentos exigem a participação de especialistas de domínio para criar léxicos ou definir regras de extração para diferentes idiomas e domínios. Além disso, tais métodos usualmente exploram algoritmos de aprendizado supervisionado, porém exigem um grande conjunto de dados rotulados para induzir um modelo de classificação. Os desafios desta tese de doutorado estão relacionados a como diminuir a necessidade de grande esforço humano tanto para rotular dados, quanto para tratar a dependência de domínio para as tarefas de extração de aspectos e classificação de sentimentos dos aspectos para Mineração de Opiniões. Para reduzir a necessidade de grande quantidade de exemplos rotulados foi proposta uma abordagem semissupervisionada, denominada por Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN) em que são propostas representações de textos nas quais os atributos linguísticos, os aspectos candidatos e os rótulos de sentimentos são modelados por meio de redes heterogêneas. Para redução dos esforços para construir recursos específicos de domínio foi proposta uma abordagem baseada em aprendizado por transferência entre domínios denominada Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) que utiliza dados rotulados de outros domínios para suportar tarefas de aprendizado em domínios sem dados rotulados. Nessa abordagem são propostos uma representação em uma rede heterogênea e um método de propagação de rótulos. Os vértices da rede são os aspectos rotulados do domínio de origem, os atributos linguísticos e os candidatos a aspectos do domínio alvo. Além disso, foram analisados métodos de extração de aspectos e propostas algumas variações para considerar cenários nãosupervisionados e independentes de domínio. As soluções propostas nesta tese de doutorado foram avaliadas e comparadas as do estado-da-arte utilizando coleções de revisões de diferentes produtos e serviços. Os resultados obtidos nas avaliações experimentais são competitivos e demonstram que as soluções propostas são promissoras. / Opinion Mining is a process that aims to extract opinions and their sentiment polarities expressed in natural language texts. This area of research has been in the highlight because of the volume of opinions that users share on the available visualization means on the Internet (reviews on e-commerce sites, social networks, tweets, others). Aspect-based Opinion Mining is a promising alternative for analyzing the sentiment polarity on a high level of detail. The traditional methods for aspect extraction and sentiment classification require the participation of domain experts to create lexicons or define extraction rules for different languages and domains. In addition, such methods usually exploit supervised machine learning algorithms, but require a large set of labeled data to induce a classification model. The challenges of this doctoral thesis are related on to how to reduce the need for great human effort both: (i) to label data; and (ii) to treat domain dependency for the tasks of aspect extraction and aspect sentiment classification for Opinion Mining. In order to reduce the need for a large number of labeled examples, a semi-supervised approach was proposed, called Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN). In this approach, text representations are proposed in which linguistic attributes, candidate aspects and sentiment labels are modeled by heterogeneous networks. Also, a cross-domain learning approach called Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) is proposed in order to reduce efforts to build domain-specific resources, This approach uses labeled data from other domains to support learning tasks in domains without labeled data. A representation in a heterogeneous network and a label propagation method are proposed in this cross-domain learning approach. The vertices of the network are the labeled aspects of the source domain, the linguistic attributes, and the candidate aspects of the target domain. In addition, aspect extraction methods were analyzed and some variations were proposed to consider unsupervised and domain independent scenarios. The solutions proposed in this doctoral thesis were evaluated and compared to the state-of-the-art solutions using collections of different product and service reviews. The results obtained in the experimental evaluations are competitive and demonstrate that the proposed solutions are promising.

Submitted by Natalia de Souza Gonçalves (natalia.goncalves@ufpe.br) on 2016-09-28T12:13:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Átila Valgueiro Malta Moreira.pdf: 1329930 bytes, checksum: 6f5ad643b747ebf5a53091b1afaccd17 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-28T12:13:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Átila Valgueiro Malta Moreira.pdf: 1329930 bytes, checksum: 6f5ad643b747ebf5a53091b1afaccd17 (MD5) Previous issue date: 2016-02-23 / CAPES / O SMART INFO é um sistema de descoberta de conhecimento em avaliações feitas por usuários de jogos móveis em lojas virtuais, tais como Google Play e iTunes, visando a detecção automática de falhas que possam prejudicar a vida útil do jogo, assim como o levantamento de sugestões feitas pelos usuários. Este sistema tem vital importância para o novo paradigma de desenvolvimento, onde jogos deixam de ser tratados como produtos e passam a ser tratados como serviços, passando a respeitar o ciclo ARM, que consiste em três pontos: Aquisição, Retenção e Monetização. Para tanto foi utilizada Descoberta de Conhecimento em Texto (DCT) por meio de uma adaptação do CRISP-DM, juntamente com o processo de DCT. / SMART INFO is a knowledge discovery system that uses reviews made by mobile game users on virtual stores, such as Google Play and iTunes, with the goals of automatically detecting flaws, which might harm the game's lifespan, and obtaining suggestions made by users. This system is of vital importance for the new paradigm of development, where games stop being treated as products and start being treated as services, needing to respect the ARM cycle, which consists of three main aspects: Acquisition, Retention and Monetization. To achieve this, Knowledge Discovery in Text (KDT) was used through an adaptation of the CRISP-DM, together with the DCT process

A Mineração de Opiniões é um processo que tem por objetivo extrair as opiniões e suas polaridades de sentimentos expressas em textos em língua natural. Essa área de pesquisa tem ganhado destaque devido ao volume de opiniões que os usuários compartilham na Internet, como revisões em sites de e-commerce, rede sociais e tweets. A Mineração de Opiniões baseada em Aspectos é uma alternativa promissora para analisar a polaridade do sentimento em um maior nível de detalhes. Os métodos tradicionais para extração de aspectos e classificação de sentimentos exigem a participação de especialistas de domínio para criar léxicos ou definir regras de extração para diferentes idiomas e domínios. Além disso, tais métodos usualmente exploram algoritmos de aprendizado supervisionado, porém exigem um grande conjunto de dados rotulados para induzir um modelo de classificação. Os desafios desta tese de doutorado estão relacionados a como diminuir a necessidade de grande esforço humano tanto para rotular dados, quanto para tratar a dependência de domínio para as tarefas de extração de aspectos e classificação de sentimentos dos aspectos para Mineração de Opiniões. Para reduzir a necessidade de grande quantidade de exemplos rotulados foi proposta uma abordagem semissupervisionada, denominada por Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN) em que são propostas representações de textos nas quais os atributos linguísticos, os aspectos candidatos e os rótulos de sentimentos são modelados por meio de redes heterogêneas. Para redução dos esforços para construir recursos específicos de domínio foi proposta uma abordagem baseada em aprendizado por transferência entre domínios denominada Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) que utiliza dados rotulados de outros domínios para suportar tarefas de aprendizado em domínios sem dados rotulados. Nessa abordagem são propostos uma representação em uma rede heterogênea e um método de propagação de rótulos. Os vértices da rede são os aspectos rotulados do domínio de origem, os atributos linguísticos e os candidatos a aspectos do domínio alvo. Além disso, foram analisados métodos de extração de aspectos e propostas algumas variações para considerar cenários nãosupervisionados e independentes de domínio. As soluções propostas nesta tese de doutorado foram avaliadas e comparadas as do estado-da-arte utilizando coleções de revisões de diferentes produtos e serviços. Os resultados obtidos nas avaliações experimentais são competitivos e demonstram que as soluções propostas são promissoras. / Opinion Mining is a process that aims to extract opinions and their sentiment polarities expressed in natural language texts. This area of research has been in the highlight because of the volume of opinions that users share on the available visualization means on the Internet (reviews on e-commerce sites, social networks, tweets, others). Aspect-based Opinion Mining is a promising alternative for analyzing the sentiment polarity on a high level of detail. The traditional methods for aspect extraction and sentiment classification require the participation of domain experts to create lexicons or define extraction rules for different languages and domains. In addition, such methods usually exploit supervised machine learning algorithms, but require a large set of labeled data to induce a classification model. The challenges of this doctoral thesis are related on to how to reduce the need for great human effort both: (i) to label data; and (ii) to treat domain dependency for the tasks of aspect extraction and aspect sentiment classification for Opinion Mining. In order to reduce the need for a large number of labeled examples, a semi-supervised approach was proposed, called Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN). In this approach, text representations are proposed in which linguistic attributes, candidate aspects and sentiment labels are modeled by heterogeneous networks. Also, a cross-domain learning approach called Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) is proposed in order to reduce efforts to build domain-specific resources, This approach uses labeled data from other domains to support learning tasks in domains without labeled data. A representation in a heterogeneous network and a label propagation method are proposed in this cross-domain learning approach. The vertices of the network are the labeled aspects of the source domain, the linguistic attributes, and the candidate aspects of the target domain. In addition, aspect extraction methods were analyzed and some variations were proposed to consider unsupervised and domain independent scenarios. The solutions proposed in this doctoral thesis were evaluated and compared to the state-of-the-art solutions using collections of different product and service reviews. The results obtained in the experimental evaluations are competitive and demonstrate that the proposed solutions are promising.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2015-05-04T17:25:43Z No. of bitstreams: 1 Rodrigo Morais.pdf: 5083865 bytes, checksum: 69563cc7178422ac20ff08fe38ee97de (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-04T17:25:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Morais.pdf: 5083865 bytes, checksum: 69563cc7178422ac20ff08fe38ee97de (MD5) Previous issue date: 2013 / Nenhuma / A área de Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos surgiu da necessidade de processamento automatizado de informações textuais referentes a opiniões postadas na web. Como principal motivação está o constante crescimento do volume desse tipo de informação, proporcionado pelas tecnologia trazidas pela Web 2.0, que torna inviável o acompanhamento e análise dessas opiniões úteis tanto para usuários com pretensão de compra de novos produtos quanto para empresas para a identificação de demanda de mercado. Atualmente, a maioria dos estudos em Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos que fazem o uso de mineração de dados se voltam para o desenvolvimentos de técnicas que procuram uma melhor representação do conhecimento e acabam utilizando técnicas de classificação comumente aplicadas, não explorando outras que apresentam bons resultados em outros problemas. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo uma investigação empírica e comparativa da aplicação do modelo clássico de Redes Neurais Artificiais (RNAs), o multilayer perceptron , no problema de Mineração de Opiniões e Análise de Sentimentos. Para isso, bases de dados de opiniões são definidas e técnicas de representação de conhecimento textual são aplicadas sobre essas objetivando uma igual representação dos textos para os classificadores através de unigramas. A partir dessa reresentação, os classificadores Support Vector Machines (SVM), Naïve Bayes (NB) e RNAs são aplicados considerandos três diferentes contextos de base de dados: (i) bases de dados balanceadas, (ii) bases com diferentes níveis de desbalanceamento e (iii) bases em que a técnica para o tratamento do desbalanceamento undersampling randômico é aplicada. A investigação do contexto desbalanceado e de outros originados dele se mostra relevante uma vez que bases de opiniões disponíveis na web normalmente apresentam mais opiniões positivas do que negativas. Para a avaliação dos classificadores são utilizadas métricas tanto para a mensuração de desempenho de classificação quanto para a de tempo de execução. Os resultados obtidos sobre o contexto balanceado indicam que as RNAs conseguem superar significativamente os resultados dos demais classificadores e, apesar de apresentarem um grande custo computacional para treinamento, proporcionam tempos de classificação significantemente inferiores aos do classificador que apresentou os resultados de classificação mais próximos aos dos resultados das RNAs. Já para o contexto desbalanceado, as RNAs se mostram sensíveis ao aumento de ruído na representação dos dados e ao aumento do desbalanceamento, se destacando nestes experimentos, o classificador NB. Com a aplicação de undersampling as RNAs conseguem ser equivalentes aos demais classificadores apresentando resultados competitivos. Porém, podem não ser o classificador mais adequado de se adotar nesse contexto quando considerados os tempos de treinamento e classificação, e também a diferença pouco expressiva de acerto de classificação. / The area of Opinion Mining and Sentiment Analysis emerges from the need for automated processing of textual information about reviews posted in the web. The main motivation of this area is the constant volume growth of such information, provided by the technologies brought by Web 2.0, that makes impossible the monitoring and analysis of these reviews that are useful for users, who desire to purchase new products, and for companies to identify market demand as well. Currently, the most studies of Opinion Mining and Sentiment Analysis that make use of data mining aims to the development of techniques that seek a better knowledge representation and using classification techniques commonly applied and they not explore others classifiers that work well in other problems. Thus, this work aims a comparative empirical research of the ap-plication of the classical model of Artificial Neural Networks (ANN), the multilayer perceptron, in the Opinion Mining and Sentiment Analysis problem. For this, reviews datasets are defined and techniques for textual knowledge representation applied to these aiming an equal texts rep-resentation for the classifiers. From this representation, the classifiers Support Vector Machines (SVM), Naïve Bayes (NB) and ANN are applied considering three data context: (i) balanced datasets, (ii) datasets with different unbalanced ratio and (iii) datasets with the application of random undersampling technique for the unbalanced handling. The unbalanced context inves-tigation and of others originated from it becomes relevant once datasets available in the web ordinarily contain more positive opinions than negative. For the classifiers evaluation, metrics both for the classification perform and for run time are used. The results obtained in the bal-anced context indicate that ANN outperformed significantly the others classifiers and, although it has a large computation cost for the training fase, the ANN classifier provides classification time (real-time) significantly less than the classifier that obtained the results closer than ANN. For the unbalanced context, the ANN are sensitive to the growth of noise representation and the unbalanced growth while the NB classifier stood out. With the undersampling application, the ANN classifier is equivalent to the others classifiers attaining competitive results. However, it can not be the most appropriate classifier to this context when the training and classification time and its little advantage of classification accuracy are considered.